Project (6) 썸네일형 리스트형 [Deep Learning] Gerhard Richter 소개하기 (자연어 처리, GAN) 프로젝트 명 : 게르하르트 리히터 전 - 우연성의 흐릿한 이미지 프로젝트 기간 : 2022.07.22. ~ 2022.07.27. 프로젝트 내용 : 게르하르트 리히터에 대한 소개와 이미지 처리가 있는 가상의 전시 구성해 보기 사용 데이터 : GOPRO 사진 데이터, Gerhard Richter 그림 이미지, Gerhard Richter에 대한 문서들 사용 방법 : 자연어 처리, Knowledge Graph, BERT Summerizer, GAN 주제 의식 예전에 미디어 전시 프로그램에 연구 보조원으로 참여한 적이 있습니다. 거기서 제가 맡은 업무는 인상파나 간송 등 다양한 주제로 구성된 미디어 아트 전시를 찾은 관람객들의 설문 내용을 분석하는 일이었습니다. 분석을 하면서 생각보다 원본 전시와 미디어 아트 .. [Machine Learning & Data Engineering] 시집 데이터를 분류해 추천하는 서비스를 웹으로 구현해보기 - 후기 프로젝트 개요 프로젝트 명 : 시를 잊은 그대에게 - 취향에 맞는 시집을 분류해 추천드립니다 프로젝트 기간 : 2022년 6월 22 ~ 2022년 6월 27일 사용 데이터 : 알라딘, DBPia에서 파싱한 데이터 사용 모델 : K-means Clustering 웹 : Flask, Google Data Studio 이전부터 한 번은 해보고 싶었던 출판-문학을 주제로 프로젝트를 진행할 수 있어 하는 동안 즐거웠습니다. 웹상에서 BeautifulSoup이나 Selenium을 활용해서 필요한 데이터를 직접 구축하고, 배포까지는 안 했지만 배포할 수 있는 웹 서비스의 형태로 구성하는 과정이 특히 흥미로웠습니다. 항상 느끼는 거지만 문화 영역은 대부분이 수치화하기 힘든 질적 데이터로 구성되어 있어 접근하는 것이 어.. [Machine Learning & Data Engineering] 시집 데이터를 분류해 추천하는 서비스를 웹으로 구현해보기 - 2 프로젝트 개요 프로젝트 명 : 시를 잊은 그대에게 - 취향에 맞는 시집을 분류해 추천드립니다 프로젝트 기간 : 2022년 6월 22 ~ 2022년 6월 27일 사용 데이터 : 알라딘, DBPia에서 파싱한 데이터 사용 모델 : K-means Clustering 웹 : Flask, Google Data Studio 데이터 전처리 및 특성 공학 이전 장에서 알라딘과 DBPia를 통해 SQLite db에 저장한 파일들을 하나로 통합한 후, 분석에 사용하기 위해 전처리 및 특성 공학을 수행하였습니다. 1) DBPia 검색 결과로 만든 특성의 'None'을 '0'으로 변경 2) 출판사를 분석에 사용하기 위해 메이저 출판사(1: 창비, 문학과지성사, 문학동네, 민음사)와 기타 출판사(0)로 분류. - 시집 출판 기.. [Machine Learning & Data Engineering] 시집 데이터를 분류해 추천하는 서비스를 웹으로 구현해보기 - 1 프로젝트 개요 프로젝트 명 : 시를 잊은 그대에게 - 취향에 맞는 시집을 분류해 추천드립니다 프로젝트 기간 : 2022년 6월 22 ~ 2022년 6월 27일 사용 데이터 : 알라딘, DBPia에서 파싱한 데이터 사용 모델 : K-means Clustering 웹 : Flask, Google Data Studio 문제의식 이 프로젝트는 알라딘에 있는 시집 데이터를 활용해 시집을 분류하고, 분류된 데이터를 바탕으로 좋아하는 시집의 제목을 입력하면 같은 카테고리에 있는 시집을 추천하는 서비스를 제작하는 것을 목표로 시작하였습니다. 1. 영화는 있는데...!! : 잘 나가는 영화 추천 서비스 사실 어떤 컨텐츠를 추천하는 서비스는 AI/빅데이터 분야에서는 전혀 새로운 것이 아닙니다. 대표적인 것이 영화가 있죠... [Machine Learning] 무엇이 미량영양소의 결핍을 야기하는가? (RandomForestClassifier) -2 지난 글에서 이어집니다. ([Machine Learning] 무엇이 미량영양소의 결핍을 야기하는가? - 1) 프로젝트 개요 프로젝트 명 : 무엇이 미량 영양소(micro-nutritient)의 결핍을 야기하는가? : 미량영양소 섭취와 연관이 있는 특성 분석 프로젝트 진행 기간 : 2022년 5월 19 ~ 2022년 5월 24일 사용 데이터 : NHANES(The National Health and Nutrition Examination Survey) datasets from 2013 ~ 2014. 사용 모델 : Random Forest Classifier, XGBClassifier 분석 모델 설정 이렇게 정리한 데이터를 활용하여 분석 모델을 만들었습니다. 기준 모델 타깃 변수인 미량영양소 섭취 상태의 분.. [Machine Learning] 무엇이 미량영양소의 결핍을 야기하는가? - 1 프로젝트 개요 프로젝트 명 : 무엇이 미량 영양소(micro-nutritient)의 결핍을 야기하는가? : 미량영양소 섭취와 연관이 있는 특성 분석 프로젝트 진행 기간 : 2022년 5월 19 ~ 2022년 5월 24일 사용 데이터 : NHANES(The National Health and Nutrition Examination Survey) datasets from 2013 ~ 2014. 사용 모델 : Random Forest Classifier, XGBClassifier 문제 의식 이 프로젝트는 미국의 보건 통계 자료를 통해 미량 영양소 섭취 상태에 영향을 미치는 요인들을 탐색하는 것을 목표로 진행하였습니다. 그런데 본격적인 분석에 앞서, 이러한 주제로 프로젝트를 진행한 이유를 먼저 이야기할 필요가 .. 이전 1 다음
